本研究旨在设计并实现一个基于Hadoop的短视频数据分析与可视化系统，以应对短视频行业数据量庞大、用户需求多样化的挑战。系统利用Hadoop的大数据处理能力，对海量的短视频数据进行高效存储和管理，并通过MapReduce计算模型对用户行为数据进行分析，挖掘用户的兴趣偏好。在此基础上，采用协同过滤相结合的算法，生成个性化的短视频推荐列表，提升用户满意度。系统设计注重可扩展性和实时性，能够适应短视频数据的快速增长和用户需求的实时变化。

系统实现过程中，对Hadoop集群进行了优化配置，确保了数据处理的稳定性和高效性。同时，通过实时数据流处理技术，实现了推荐结果的实时更新。实验结果表明，该推荐系统在准确率、召回率和用户满意度等方面均表现出色，有效提升了短视频平台的用户体验。本研究不仅为短视频推荐系统的发展提供了新的技术方案，也为大数据技术在推荐系统领域的应用提供了有益的探索和实践。

图5-1 数据可视化看板